/**
 * Created with IntelliJ IEDA.
 * Description:
 * User:86186
 * Date:2022-07-24
 * Time:20:39
 */
public class Sort {
    /**
     * 直接插入排序
     * 时间复杂度：
     * 最坏：O(n^2)  逆序
     * 最好：O(n)    有序
     * 结论：对于直接插入排序来说，数据越有序越快。
     * 场景：当数据基本上是有序的时候，使用直接插入排序
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     * 一个本身就稳定的排序 ，你可以实现为不稳定
     * 但是一个本身就不稳定的排序，你没有办法变成稳定的排序
     *
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - 1;
            for (; j >= 0; j--) {
                //加上等号 就是不稳定
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + 1] = array[j];
                } else {
                    break;
                }
            }
            array[j + 1] = tmp;
        }
    }

    // 希尔排序
    //不稳定
    public static void Shell(int[] array, int gap) {
        //这里i直接赋值为gap，下方会有j赋值与之对应，
        // 在这里的i必须是++而不是+=gap，如果是+=gap，会导致效率变慢
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            //先存一份i下标的值，方便后期赋予
            int tmp = array[i];
            //隔gap个元素进行大小比较交换
            int j = i - gap;
            //j—=gap是必须的
            for (; j >= 0; j -= gap) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + gap] = array[j];
                } else {
                    break;
                }
            }
            //这里的j是已经-=gap后的j，相当于是原始j的下标
            array[j + gap] = tmp;
        }
    }

    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            Shell(array, gap);
            gap /= 2;
        }
        //最后还要再来一遍直接插入排序
        Shell(array, 1);
    }

    /**
     * 直接选择排序
     * 时间复杂度：O(n^2)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        int i = 0;
        int len = array.length;
        //定义一个mimIndex去实时记录最小的数的下标
        int mimIndex = 0;
        int j = 0;
        for (i = 0; i < len; i++) {
            mimIndex = i;
            for (j = i + 1; j < len; j++) {
                if (array[j] < array[i]) {
                    mimIndex = j;
                }
            }
            swap(array,mimIndex,i);
        }
    }

    /**
     * 交换函数
     *
     * @param array
     * @param i
     * @param j
     */
    private static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }


    /**
     * 时间复杂度：O(n*logn)
     * N^0.5    logn
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定的
     *
     * @param array
     */
    //小根堆
    public static void heapSort(int[] array) {
        createBigHeap(array);
        int end = array.length - 1;
        while (end >= 0) {
            swap(array, 0, end);
            shiftDown(array, 0, end);
            end--;
        }
    }

    private static void createBigHeap(int[] array) {

        for (int parent = (array.length - 1 - 1) / 2; parent >= 0; parent--) {
            shiftDown(array, parent, array.length);
        }
    }

    //向下调整
    private static void shiftDown(int[] array, int parent, int len) {
        int child = 2 * parent + 1;
        //最起码保证有左孩子
        while (child < len) {
            //右树的下标不能超过数组的长度  &&  左树的值小于右树的值
            //左树的值要小于右树的值
            if (child + 1 < len && array[child] < array[child + 1]) {
                child++;
            }
            //当孩子节点的值大于父亲节点的值时，交换
            if (array[child] > array[parent]) {
                swap(array, child, parent);
                parent = child;
                child = 2 * parent + 1;
            } else {
                break;
            }
        }
    }

    // 冒泡排序

    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            boolean flg = false;
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]) {
                    swap(array, j, j + 1);
                    flg = true;
                }
            }
            //优化
            if (!flg) {
                break;
            }

        }

    }

    // 快速
    //Hoare法  找基准
    private static int partitionHoare(int[] array, int left, int right) {

        int i = left;
        int j = right;
        //基准
        int pivot = array[left];
        while (i < j) {
            //右边先行
            while (i < j && array[j] >= pivot) {
                j--;
            }
            while (i < j && array[i] <= pivot) {
                i++;
            }
            //从左向右找到大于基准下标的值，从右向左找到小于的值，交换
            swap(array, i, j);
        }
        //最后将left和right相交处，和最初位置交换
        swap(array, i, left);
        return i;
    }

    //挖空法
    //先将基准定为0下标的值，后面再left和right的遍历过程中直接对两者的值进行交换，后面还是对交点的值直接与基准的值交换
    public static int partitionHole(int[] array, int left, int right) {
        int i = left;
        int j = right;
        int pivot = array[left];
        while (i < j) {
            while (i < j && array[j] >= pivot) {
                j--;
            }
            array[i] = array[j];
            while (i < j && array[i] <= pivot) {
                i++;
            }
            array[j] = array[i];
        }
        array[i] = pivot;
        return i;
    }

    //前后指针
    public static int partitionFront(int[] array, int left, int right) {
        int prev = left;
        int cur = left + 1;
        //类似于滚雪球
        //cur向前探索
        while (cur <= right) {
            //如果碰到小于left的树后prev也会++，这时候当发现了大于的值只有cue会++，等到跳过大于的值后prev下标和cur的下标的值不相等了
            // 再进行交换
            if (array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[left]) {
                swap(array, cur, prev);
            }
            cur++;
        }
        swap(array, prev, left);
        return prev;
    }

    private static void quick(int[] array, int left, int right) {
        //这里代表 只要一个节点了 大于号：有可能没有子树  有序  逆序
        if (left >= right) {
            return;
        }

        int pivot = partitionHole(array, left, right);

        quick(array, left, pivot - 1);
        quick(array, pivot + 1, right);
    }


    /**
     * 时间复杂度：O(N*logN) 【理想-》每次都是均分待排序序列】
     * 最慢：O(n^2) 数据有序或者逆序
     * 空间复杂度：
     * 最好：O(logN)
     * 最坏：O(N)  当N 足够大的时候 ，递归的深度就大
     * 稳定性：不稳定
     *
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array, 0, array.length - 1);
    }


    /**
     * 归并排序
     */
    // 归并排序---递归
    //先分解再合并
    public static void mergeSort(int[] array){
        mergeDecompose(array,0,array.length - 1);
    }

    //分解
    public static void mergeDecompose(int[] array,int left, int right){
        if (left >= right){
            return;
        }

        //取得中间位置的值,左右分割
        int mid = (left + right)/2;

        //先分解左边
        mergeDecompose(array,left,mid);

        //再分解右边
        mergeDecompose(array,mid + 1,right);

        //开始进行合并
        merge(array,left,right,mid);
    }

    //合并
    public static void merge(int[] array,int left,int right,int mid){
        //创建一个临时数组
        int[] tmp = new int[right - left + 1];
        int k = 0;

        int l1 = left;
        int l2 = mid + 1;

        //两个不同的数列进行合并,不能越界
        while (l1 <= mid && l2 <= right){
            if (array[l1] < array[l2]){
                tmp[k] = array[l1];
                k++;
                l1++;
            }else{
                tmp[k] = array[l2];
                k++;
                l2++;
            }
        }
        //因为两个数列的大小不一,可能前一个已经全部排进新的数组了,但是后一个还没有排完
        //当l1中还未排完时
        while (l1 <= mid){
            tmp[k] = array[l1];
            k++;
            l1++;
        }
        //当l2中还未排完时
        while (l2 <= mid){
            tmp[k] = array[l2];
            k++;
            l2++;
        }

        //将已经排好序的数组拷贝到原数组当中
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            //因为可能不止一组数据需要再次传入,所以我们需要加上一个left
            array[i + left] = tmp[i];
        }
    }


    // 归并排序---非递归

    public static void mergeSort1(int[] array){

        //归并排序本身就是初始化1,后面以两倍增长

        int gap = 1;

        while (gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i += gap*2) {
                int s1 = i;
                int e1 = s1 + gap - 1;
                //防止e1越界
                if (e1 >= array.length){
                    e1 = array.length - 1;
                }
                int s2 = e1 + 1;
                //防止s1越界
                if (s2 >= array.length){
                    s2 = array.length - 1;
                }
                int e2 = s2 + gap -1;
                //防止e2越界
                if (e2 >= array.length){
                    e2 = array.length - 1;
                }
                merge(array,s1,e2,e1);
            }
            gap *= 2;
        }


    }


    // 计数排序

    public static void countSort(int[] array){
        //先找出数组中的最大值和最小值
        int max = array[0];
        int min= array[0];

        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            if(array[i] < min) {
                min = array[i];
            }
            if(array[i] > max) {
                max = array[i];
            }

        }


        //确立新数组的长度
        int len = max - min + 1;
        int[] tmp = new int[len];

        //遍历array数组,然后对新数组中的对应位置加一
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int val = array[i];
            //此时的值减去最小值,就是新的对应下标
            tmp[val - min]++;
        }

        //遍历新数组,后对其array进行顺序排列
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < tmp.length; i++) {
            while(tmp[i] != 0){
                array[index] = i + min;
                index++;
                tmp[i]--;
            }
        }

    }

}


